Научная статья на тему 'Распространение медиаконтента в социальных медиа и социальных сетях: теория игр против виральности'

Распространение медиаконтента в социальных медиа и социальных сетях: теория игр против виральности Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации»

CC BY
849
149
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
КОММУНИКАЦИЯ / COMMUNICATION / ИНТЕРНЕТ / INTERNET / СОЦИАЛЬНЫЕ МЕДИА / SOCIAL MEDIA / СОЦИАЛЬНЫЕ СМИ / SOCIAL NETWORKS / СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ / CASCADING NETWORK MODELS / ЭГОИЗМ / SELFISHNESS / КОНФОРМИЗМ / ЭЛЕКТРОННЫЕ ГРУППЫ / ТЕОРИЯ СЛУХОВ / THE THEORY OF RUMORS / ТЕОРИЯ ИГРЫ / GAME THEORY / КАСКАДНЫЕ МОДЕЛИ СЕТЕЙ / ДИНАМИЧЕСКИЕ КООРДИНАЦИОННЫЕ ИГРЫ / DYNAMIC COORDINATION GAMES / НОВЫЕ КАНАЛЫ КОММУНИКАЦИЙ / NEW CHANNELS OF COMMUNICATION / CONFORMITY / E-GROUPS

Аннотация научной статьи по СМИ (медиа) и массовым коммуникациям, автор научной работы — Волкова И.И., Будовская Ю.В.

В статье исследуется методология распространения медиаконтента в социальных медиа и социальных сетях. Анализируются два типа моделей этого процесса: эпидемические, или независимые каскадные, модели сетей (виральная теория — теория слухов) и модели, основанные на динамических координационных играх (теория игр). Теория игр рассматривается в качестве основополагающей мотивационной платформы принятия решения пользователем о дальнейшей передаче информации по сети. Главный вывод данной работы в том, что изменения быстро распространяются не только потому, что становятся открытыми большому количеству людей. Взрывное распространение информации часто проходит по игровым правилам.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

This article is devoted to the methodology of the spread of information in social media and social networks in the Internet. In order to identify the most effective formula of the data spread there were considered two models of this process — epidemic or independent cascade model networks (viral theory — the theory of rumors), and a model based on the dynamic of coordination games (game theory). Thus, the article has an innovative character, the first time in the Russian scientific community the theory of games was considered as a platform to make a decision to transfer the information to the next part of chain or not. The main conclusion of this work is that the changes spread rapidly not only because they are open to a big number of people. On the contrary, the players decide whether to accept something new, only because everybody has already done it or it isn’t worth it.

Текст научной работы на тему «Распространение медиаконтента в социальных медиа и социальных сетях: теория игр против виральности»

Данная статья разработана и издана в рамках Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009—2013 годы по теме «Организационно-техническое обеспечение проведения международной молодежной конференции "Системы, методы, техника и технологии обработки медиаконтента"». Государственный контракт N 12.741.11.0206

АСПРОСТРАНЕНИЕ МЕДИАКОНТЕНТА В СОЦИАЛЬНЫХ МЕДИА И СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ: ТЕОРИЯ ИГР ПРОТИВ ВИРАЛЬНОСТИ

И. И. Волкова, Ю. В. Будовская

Российский университет дружбы народов

В статье исследуется методология распространения медиаконтента в социальных медиа и социальных сетях. Анализируются два типа моделей этого процесса: эпидемические, или независимые каскадные, модели сетей (виральная теория — теория слухов) и модели, основанные на динамических координационных играх (теория игр). Теория игр рассматривается в качестве основополагающей мотивационной платформы принятия решения пользователем о дальнейшей передаче информации по сети. Главный вывод данной работы в том, что изменения быстро распространяются не только потому, что становятся открытыми большому количеству людей. Взрывное распространение информации часто проходит по игровым правилам.

Ключевые слова: коммуникация, Интернет, социальные медиа, социальные СМИ, социальные сети, эгоизм, конформизм, электронные группы, теория слухов, теория игры, каскадные модели сетей, динамические координационные игры, новые каналы коммуникаций.

This article is devoted to the methodology of the spread of information in social media and social networks in the Internet. In order to identify the most effective formula of the data spread there were considered two models of this process — epidemic or independent cascade model networks (viral theory — the theory of rumors), and a model based on the dynamic of coordination games (game theory). Thus, the article has an innovative character, the first time in the Russian scientific community the theory of games was considered as a platform to make a decision to transfer the information to the next part of chain or not. The main conclusion of this work is that the changes spread rapidly not only because they are open to a big number of people. On the contrary, the players decide whether to accept something new, only because everybody has already done it or it isn't worth it.

Key words: communication, internet, social media, social media, social networks, selfishness, conformity, e-groups, the theory of rumors, game theory, cascading network models, dynamic coordination games, new channels of communication.

В современном информационном социуме активно взаимодействуют игра (форма), экранность (пространство коммуникации) и человек (структурная и коммуникативная единица экранных процессов Интернета) (1; 4). Существует гипотеза, согласно которой основной движущей силой процессов внутри Интернета является эгоизм. Пользователи социальных сетей и социаль-

ных медиа реализуют эгоистические мотивы верхних уровней — стать вещателем, принадлежать к группе, повысить свой статус и т.д. (2). Отметим, что главные структурные единицы сетевых феноменов (люди) находятся в сложных взаимосвязях, имеют общие причины для совершения действий. Проявляя себя исключительно эгоистично, трудно найти поддержку как в обще-

69

1997-0803 ВЕСТНИК МГУКИ 5 (49) сентябрь-октябрь 2012 69-74

ISSN 1997-0803 ♦ Вестник МГУКИ ♦ 2012 ♦ 5 (49) сентябрь-октябрь ^

стве в целом, так и в малой группе; чтобы удовлетворить эгоистические мотивы в сети Интернет, необходимо проявить конформность. В какой-то момент личный уровень мотивации сменяется групповым. Теория конформизма как платформа поддержания социальных сетей, виртуальных и реальных, подтверждена работами ученых из разных областей науки, например Б. Латане, М. Шерифом, Г. Праворотовым (3).

Проследив эволюцию мотивации (от индивидуального уровня до группового), мы приходим к понятию структуры группы, структуры сети. Цель таких исследований — применение приобретенного понимания в эффективном управлении информацией в новейших каналах коммуникации. Для отладки этого процесса необходимо выделить в изучаемом феномене константы и переменные. Динамическое состояние социальных медиа и сетей описывается скоростью передаваемой через них информации и площадью охвата. При этом логически будет заключить, что для разных единиц информации достаточной будет разная площадь охвата аудитории. Отметим, что скорость отнюдь не всегда является главной задачей. Вовлечение аудитории, обратная связь зачастую приоритетны для социальных медиа и сетей в Интернете. Показатель динамического состояния обозначим термином «эффективность». Понимание и осознанное применение алгоритма изменения той или иной переменной положительно влияет на динамику распространения информации (эффективность), приближает к оптимальному освоению новейших каналов коммуникации.

Мотивация (на двух уровнях — индивидуальном и групповом) в исследуемом нами феномене выступает в роли константы, так как является частью человеческой природы и воплощается в любых действиях пользователей в социальных медиа и сетях. Значит, помимо самой единицы информации, в процессе движения информации меняется еще одна переменная — структу-

ра, модель сети, по которой она движется. Приведем данную гипотезу к наглядному уравнению:

Эф — я<группа + инфо + модель , где:

Эф — эффективность распространения информации, ее динамическое состояние;

я<группа — индивидуальная мотивация, согласованная с мотивацией группы, константа уравнения;

инфо — единица информации, запускаемая в данной социальной сети, переменная уравнения;

модель — структура социальной группы, переменная уравнения.

Модель, как переменная, может выступать, к примеру, в одном из двух значений:

1. Эпидемические, или независимые каскадные, модели сетей (виральная теория).

2. Модели, основанные на динамических координационных играх (теория игр).

До недавнего времени основной моделью социальной группы (сети) в Интернете считалась независимая каскадная модель сетей, которая многими учеными называется эпидемической. Распространение единиц информации внутри такой модели описывается виральной теорией (теорией слухов). В последнее время ученые выделяют в многообразии пользователей Интернета модели их объединений, основанные на динамических координационных играх. В них тиражирование информации происходит иначе, нежели в вирусных сетях, не за счет количества коммуникативных соединений. Подобные модели изучаются с помощью теории игр.

Таким образом, если в предложенном нами уравнении эффективности распространения информации понятие «модель» является переменным значением, то каждый из вышеуказанных вариантов моделирования социальных сетей в Интернете является возможным значением этой переменной. Главный вопрос, на который предстоит ответить, — «Какое значение (какая

модель) позволяет достичь наибольшего показателя эффективности?»

Теория слухов в контексте эпидемических каскадных моделей сетей. Главными популяризаторами эпидемических каскадных моделей сетей для распространения информации являются исследователи в области социологии, психологии, маркетинга, рекламы (Э. Розэн, М. Гладуэлл, С. Годин).

Канадский журналист и социолог Малкольм Гладуэлл в работе «Переломный момент» (The Tipping Point) сопоставил три социальных процесса в разных регионах США: ажиотажный спрос, стремительное распространение инфекционного заболевания и резкий спад преступности. В результате он пришел к выводу, что «всякий взрывной рост подчиняется законам распространения эпидемий» (5, с. 59—63). Подобную теорию сформулировал американский автор Сет Годин в своей работе «Идея — вирус? Эпидемия!» (Unleashing the ideavirus). При этом цели исследователей разнились. Гладуэлл пытался объяснить механизмы негативных социальных процессов и найти методологию их нейтрализации, Годин разрабатывал системы по эффек-

ятельств. Заметим, что закон малого числа касается людей, обладающих нужными коммуникативными свойствами для распространения эпидемий и молвы. Закон прилипчивости, в свою очередь, характеризует

тивному распространению полезных для бизнеса сведений.

Свою систему Годин назвал «идея-вирус» (the ideavirus). Идея-вирус — это грандиозная идея, которая со скоростью света распространяется внутри целевой группы, обучая, меняя и влияя на каждого, кого коснется (6, с. 83—84). Автор указывает на разницу между устной передачей информации (молвой) и идеей-вирусом. Первое отличие: слухи обычно распространяются медленнее. Второе отличие — слухи ненадежны, не захватывают большого количества людей, с каждой передачей распространяются все меньше. К идее-вирусу, как утверждает автор теории, это не применимо. Тем не менее, в своем исследовании Сет Годин часто упоминает термин «молва» как синоним термину «эпидемия».

Сравним условия формирования слухов, предложенные Гладуэллом и Годином в рамках теории возникновения и функционирования эпидемий (см. таблицу 1).

Как видно из таблицы, Гладуэлл предлагает три переменные формирования эпидемий: закон малого числа, закон прилипчивости и закон преодоления силы обсто-

сообщение, идею или поведение, которое обладает свойством заражать и распространяться. Закон силы обстоятельств говорит о вещах, которые от нас не зависят.

Годин выделяет восемь переменных: рас-

Таблица 1

Основные условия формирования слухов и молвы теории

_возникновения и функционирования эпидемий_

Малкольм Гладуэлл Сет Годин

1. Закон малого числа 2. Закон прилипчивости 3. Закон преодоления силы обстоятельств 1. Распространители или разносчики 2. Группа активности 3. Скорость 4. Вектор 5. Средство распространения 6. Легкость 7. Живучесть 8. Усилитель

ISSN 1997-0803 . Вестник МГУКИ . 2012 . S (49) сентябрь-октябрь ^

пространители или разносчики, группа активности, скорость, вектор, средство распространения, легкость, живучесть, усилитель. Следует отметить, что все восемь переменных можно разделить на две категории. Так, распространители и группа активности принадлежат к категории людей, которые влияют на распространение вируса. Остальные переменные объединяются общей идеей сообщения, слуха.

Резюмируя вышесказанное, можно прийти к выводу, что исследователи данной теории также выделяют распространителей слухов и идею послания, «вес» сообщения как основные переменные, которые играют роль первого плана в успешном формировании слухов. Таким образом, мы видим, как теория слухов соотносится с выведенной ранее формулой эффективности распространения сообщений.

Теперь рассмотрим переменный показатель формулы — модель социальной сети (в нашем случае — эпидемическую каскадную модель сетей). Наиболее наглядно подобную модель сетей приводит Э. Розэн в своей работе «Анатомия слухов. Маркетинговые приемы» (Anatomy of buzz: How to Create Word of Mouth Marketing). Он применяет техническое понятие «узлы сети» к социальным процессам. Узлы сети — это люди, которые общаются с окружающими по поводу товара чаще, чем средний человек» (9, с. 53).

Узлы сети проявляют себя различным образом, однако автор обнаружил, что их можно разделить на четыре группы. Главный принцип разделения — количество

связей, которые они могут устанавливать с окружающими.

Рассмотрим подробнее каждую группу:

1. Обычные узлы (regular hubs) — обычные люди, которые выступают в качестве источника информации и влияния в определенной категории товаров. Могут быть связаны лишь с некоторыми другими людьми, а могут — с десятками человек.

2. Мегаузлы (mega-hubs) — это люди, подобно обычным узлам, имеющие много двусторонних связей, но у них есть и тысячи односторонних связей с теми, кто слушает их послания. Это пресса, знаменитости, аналитики, политики, блоггеры-тысячники.

3. Узлы-эксперты (expert hubs) — люди, к которым прислушиваются, они демонстрируют великолепные знания в определенной области (или могут убедить окружающих в том, что являются авторитетами).

4. Социальные узлы (social hubs) — хариз-матики, которые пользуются доверием окружающих, социально активные. По мнению Розена, основная проблема сводится не столько к выявлению этих групп, сколько к тому, как вступить в контакт с этими группами — узлами сети.

Авторы книги «Пусть о вас заговорят: Как формировать спрос с помощью молвы» (Buzz: Harness the Power of Influence and Create Demand) М. Зальцман, А. Мататиа и Э. О'Рейли предлагают схему формирования слуха, которая основана на «ключевых фигурах» — людях, имеющих влияние на других. Эта схема под названием «Континуум тренда» представлена ниже (см. таблицу. 2).

Таблица 2

Континуум тренда

2% 8% 20% 50% 20%

Фанатичные Альфы Пчелы Основной Медлительные

приверженцы поток потребителей

Авторы концепции выделяют три основные группы людей, которые способствуют формированию и распространению слухов. На схеме они представлены в том порядке, в котором вступают в коммуникацию по созданию и распространению слухов. Таким образом, при создании слухов инженер слуха должен последовательно работать с каждой из этих групп (7).

Итак, с точки зрения виральной теории рост популярности какого-либо товара, события или личности описывается следующим образом. В социальной сети с множеством узлов, которые являются точками взаимосвязи между людьми, происходит пересечение интересов (ссылок) между различными кластерами. Когда информация доходит до узла (участника) с большим числом соединений — популярность предмета информации резко возрастает, взрывается.

Подобное развитие событий происходит в некоторых случаях. Однако в других случаях эта теория не работает — простое воздействие на отдельную личность не гарантирует, что тренд будет принят и передан дальше по цепи. Не только внутренние качества и ценности новой технологии (или любой другой единицы информации) делают ее привлекательной. Огромную роль играет окружение, которое уже приняло ее. В ситуациях, когда есть выгода принимать те же решения, что и люди вокруг, распространение инноваций следует по правилам игровой теории, которая отличается более широкими волнами, по сравнению с эпидемиями (10).

Теория игр в контексте социальных структур, основанных на динамических координационных играх. Теория игр — математический метод изучения оптимальных стратегий в играх. Под игрой понимается процесс, в котором участвуют две и более стороны, ведущих борьбу за реализацию своих интересов. Каждая из сторон имеет свою цель и использует стратегию, которая может вести к выигрышу или про-

игрышу — в зависимости от поведения других игроков. Теория игр помогает выбрать лучшие стратегии с учётом представлений о других участниках, их ресурсах и их возможных поступках. Этим она отличается, например, от теории принятия решений. Существует несколько способов классифицировать игровые задачи. Различие между статическими и динамическими играми обусловлено возможностью игроков наблюдать за действиями друг друга и реагировать на них. В статических играх участники принимают решения одновременно; принятые решения не подлежат пересмотру. В динамических играх существует более сложный порядок ходов (8, с. 304).

Американские теоретики информации А. Монтанари и А. Сабери исследовали скорость движения информации в сетевых структурах, основанных на динамических координационных играх. Они собрали фокус-группу, которая в контексте эксперимента представляла собой сеть с неким количеством узлов. Все узлы принимали участие в игре, и в каждом раунде узел должен был решить: принимать (передавать дальше по сети) или нет какое-либо нововведение. При этом решение должно было быть принято на основании подобного решения соседа узла. Подражание соседу поощрялась, игнорирование осуждалось.

Отметим, что если каждый узел обладает полной и точной информацией о решениях соседей по сети, никто не примет новый тренд, так как никто в таком случае не выберет изменение в качестве оптимального пути развития. Исследователи добавили «шум» в информационное поле сети — участники начали получать неполные или ошибочные данные о решениях соседей. В этих условиях узел почти всегда принимал инновацию, основываясь на внутренних факторах (при убеждении, что «сотоварищи» поступают так же).

В процессе игры исследователи обнаружили некоторые закономерности:

1. Узлы с локальными соединениями,

ISSN 1997-0803 ♦ Вестник МГУКИ ♦ 2012 ♦ 5 (49) сентябрь-октябрь ^

в отличие от узлов с отдаленными соединениями (которые и разносят эпидемии), на порядок быстрее распространяют информацию.

2. Узлы, «не вживленные» в структуру сети, обладающие небольшим количеством соединений, передают информацию быстрее, чем узлы с огромным количеством соединений. Последние даже замедляют движение информации по сети, так как, не имея точной информации о действиях соседей, они подвергаются большему давлению со стороны своих соединений (информационная избыточность). Такой узел пропустит информацию сквозь себя, только если он окружен другими узлами, принявшими эту информацию, или если ему неважно решение соседей. Это и есть основное различие между игровым распространением и эпидемией.

Теория игр против виральности. Мы рассмотрели два возможных значения переменной «модель» в нашем уравнении. Подведем итоги и сравним между собой эти значения.

Эпидемические, или независимые каскадные, модели сетей (виральная теория):

а) информация распространяется эффективнее в более «густых» сетях, в сетях с боль-

шим количеством связок;

б) пространственное удаление между собой концов связок сетей способствует распространению информации;

в) концентрированные узлы, узлы с большим количеством связок — главные рычаги успешного распространения информации.

Главная цель эпидемической теории в области распространения информации — это охват как можно большей аудитории.

Модели, основанные на динамических координационных играх (теория игр):

а) информация распространяется быстрее в «местечковых», локальных сетях;

б) географическое или любое другое физическое ограничение усиливает распространение информации;

в) узлы с большим количеством связок тормозят эффективное распространение информации (8, с. 304).

Парадигма игровых моделей в распространении информации — повышение полезности. Сравнение «теория игр против вираль-ности» показывает: тренды и инновации могут распространяться быстро, исключая массовое воздействие. Полезность медиаконтента, таким образом, оказывается в приоритете.

Примечания

1. Березин, В. М. Экранная коммуникация в современном информационном обществе : учебное пособие / В.М. Березин, И.И. Волкова, А.А. Грабельников. — М.: РУДН, 2008. — 347 с.

2. Будовская, Ю. В. Эгоизм как движущая сила пользовательской активности в социальных медиа и социальных сетях / Ю.В. Будовская // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Литературоведение, журналистика. — 2011. — № 2. — С. 105—112.

3. Будовская, Ю. В. Конформизм как условие для удовлетворения эгоистических мотивов пользователей в интерактивных массмедиа / Ю.В. Будовская // Вестник ЮРГТУ (НПИ). — 2012. — № 3.

— С. 228—239.

4. Волкова, И. И. Игра и телевидение в экранном пространстве / И.И. Волкова // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Литературоведение, журналистика. — 2011. — № 4. — С. 66—71.

5. Гладуэлл, М. Переломный момент: как незначительные изменения приводят к глобальным переменам / М. Гладуэлл. — М.: Вильямс, 2006.

6. Годин, С. Идея-вирус? Эпидемия! Заставьте клиентов работать на ваш сбыт / С. Годин. — СПб.: Питер, 2005.

7. Зальцман, М. Пусть о вас заговорят: Как формировать спрос с помощью молвы / М. Зальцман, А. Мататиа, Э. ОТейли. — М.: Вильямс, 2007. — 224 с.

8. Петросян, Л. А. Теория игр : [учеб. пособие для ун-тов] / Л.А. Петросян, Н.А. Зенкевич, Е.А. Семина. — М.: Высш. шк., Книжный дом «Университет», 1998.

9. Розен, Э. Анатомия слухов: маркетинговые приемы / Э. Розен. — СПб.: Питер, 2006.

10. Montanari, A. The spread of innovations in social networks / Andrea Montanari, Amin Saberi // PNAS.

— 2010. — № 47, November 23. — P. 20196—20201.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.